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A.原假設(shè)H0成立,經(jīng)檢驗不能拒絕的概率
B.原假設(shè)H0不成立,經(jīng)檢驗不能拒絕的概率
C.原假設(shè)H0成立,經(jīng)檢驗被拒絕的概率
D.原假設(shè)H0不成立,經(jīng)檢驗被拒絕的概率
最新試題
已知正態(tài)總體觀察值出現(xiàn)在區(qū)間(0.2,+∞)的概率是0.5,那么相應(yīng)的正態(tài)曲線在Y=()時到最高點。
直線回歸方程建立起來以后,應(yīng)該對回歸方程作圖,并且把散點也放在同一張圖形中,這樣可以直觀了解模型的擬合情況。
對各種遺傳分離比例進(jìn)行適合性測驗時,無效假設(shè)為實際試驗結(jié)果與理論預(yù)測相符合,備擇假設(shè)為實際試驗結(jié)果與理論預(yù)測不相符合,該測驗為一尾測驗。
組合內(nèi)有重復(fù)觀察值的兩向分組資料的方差分析中,采用固定模型和采用隨機(jī)模型的F統(tǒng)計量公式相同。
已知正態(tài)總體的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在區(qū)間(-3,-1)里的概率和落在區(qū)間(3,5)里的概率相等,那么這個正態(tài)總體的數(shù)學(xué)期望為0。
建立回歸模型的過程中,要通過預(yù)備試驗,形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認(rèn)識。
進(jìn)行大豆品種蛋白質(zhì)含量測定時,若抽取100個30g的樣品進(jìn)行測定,但是這100個抽樣測定數(shù)據(jù)有所不同,這表明存在隨機(jī)誤差。
兩個位點遺傳分離的遺傳分析時,不需要應(yīng)用卡方測驗,來測驗兩個位點的組成的基因型是否符合理論的分離比例。
小麥品種A每穗小穗數(shù)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差值為18和3(厘米),品種B為30和4.5(厘米),根據(jù)變異系數(shù),品種B的該性狀變異大于品種A。
抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)差稱為標(biāo)準(zhǔn)誤,它可以說明抽樣分布的變異。